固态电池因具有高安全性和高能量密度，被认为是下一代储能技术的重要发展方向。然而，固态聚合物电解质受限于室温离子电导率低，实际应用仍面临挑战。本研究提出一种数据驱动的材料筛选策略，通过系统分析M-MOF-74结构与离子电导率之间的构效关系，实现对MOF填料的高效筛选，并确定Zn-MOF-74为PVDF基固态电解质的优选填料。所得SPE-Zn-MOF电解质在室温下实现 1.02 × 10-8 S cm-1的离子电导率和0.84的Na+迁移数。结构表征表明，Zn-MOF-74能够抑制PVDF微晶形成及循环过程中的再结晶，同时利用Lewis酸性Zn位点促进盐解离，并诱导形成富NaF界面层，从而协同提升离子传输与界面稳定性，使电化学稳定窗口拓宽至5.1 V，并实现Na||Na电池超过4000 h的稳定循环。进一步组装层状氧化物和Na3V2(PO4)3全电池，均表现出优异的室温循环稳定性和倍率性能。本研究为数据驱动设计高性能聚合物固态电解质及实现固态钠电池的性能优化提供了新思路。
研究成果以“Data-Driven Discovery of MOF-Polymer Synergies Enabling High-Performance Solid-State Sodium Batteries”发表于能源领域国际著名学术期刊Advanced Materials。福建师范大学为第一完成单位，我校博士研究生赵思为第一作者，物理与能源学院洪振生教授为唯一通讯作者。该研究得到了国家自然科学基金、福建省“雏鹰计划”青年拔尖人才、福建省自然科学基金和福建师范大学碳中和研究院开放基金等多方资助。
全文链接：https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.75031
（物理与能源学院）